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龙图腾网获悉杭州今元标矩科技有限公司申请的专利基于面部多模态信息深度学习的员工状态监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119600536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411642714.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于面部多模态信息深度学习的员工状态监测方法及系统是由徐永军;张伦琦设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于面部多模态信息深度学习的员工状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于面部多模态信息深度学习的员工状态监测方法及系统，涉及员工状态监测技术领域，系统包括面部采集模块、面部处理模块、深度学习模块和情绪评估模块；面部采集模块用于采集员工的基础面部信息和工作面部信息；面部处理模块用于对采集到的数据进行分析；深度学习模块用于构建卷积神经网络；情绪评估模块基于卷积神经网络对员工的工作面部信息进行评估，得到员工的实时状态；本发明通过获取员工在基础状态和工作状态下的面部数据，对不同状态下的员工面部数据进行比对分析处理，得到员工的实时状态，以解决现有员工监测系统没有对员工面部状态进行获取和分析，导致无法判断员工疲劳状态的问题。

本发明授权基于面部多模态信息深度学习的员工状态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于面部多模态信息深度学习的员工状态监测系统，其特征在于，包括面部采集模块、面部处理模块、深度学习模块和情绪评估模块； 所述面部采集模块用于采集员工的基础面部信息和工作面部信息； 所述面部处理模块包括基础处理单元和工作处理单元，所述基础处理单元用于对基础面部图像进行划分和提取，得到基础状态数据； 所述工作处理单元用于对工作面部图像进行划分和提取，得到工作状态数据； 所述深度学习模块用于构建卷积神经网络，使用基础状态数据和工作状态数据对构建的卷积神经网络进行训练； 所述情绪评估模块基于卷积神经网络对员工的工作面部信息进行评估，得到员工的实时状态； 所述基础处理单元配置有基础图像处理策略，所述基础图像处理策略包括获取基础面部图像，将基础面部图像划分为基础眼部区域、基础眉部区域和基础唇部区域；对基础眼部区域、基础眉部区域和基础唇部区域进行灰度化处理，将灰度图像转换为二值图像，将灰度值小于等于第一阈值的像素点设置为0，将灰度值大于第一阈值的像素点设置为255；得到基础眼部二值化图像、基础眉部二值化图像和基础唇部二值化图像； 获取基础眼部二值化图像，将基础眼部二值化图像中灰度值为255的像素区域设置为第一区域，将基础眼部二值化图像中灰度值为0的像素区域设置为第二区域；获取第一区域和第二区域的面积，将第一区域与第二区域的面积比值设置为基础图像疲劳度； 获取基础眉部二值化图像中灰度值为255的像素区域的区域轮廓，获取区域轮廓的水平长度和垂直长度，设置为基础眉毛水平长度和基础眉毛垂直长度； 获取基础唇部二值化图像中灰度值为255的像素区域的垂直最高点和垂直最低点，将垂直最高点与垂直最低点的高度差设置为基础图像愉悦度； 所述基础处理单元还配置有基础红外处理策略，所述基础红外处理策略包括获取基础热成像数据建立面部基础三维模型，在面部基础三维模型中获取上眼睑最高点和下眼睑最低点，将上眼睑最高点和下眼睑最低点的垂直距离的值设置为基础疲劳距离； 从面部基础三维模型中获取眉毛最左点、眉毛最右点、眉毛最高点和眉毛最低点，将眉毛最左点和眉毛最右点的水平距离的值设置为基础眉毛长度，将眉毛最高点和眉毛最低点的垂直距离的值设置为基础眉毛高度； 从面部基础三维模型中获取唇部最左点、唇部最右点和唇部最低点，将唇部最左点与唇部最低点的连线设置为嘴角斜线，将唇部最左点与唇部最右点的连线设置为唇部水平线，将嘴角斜线与唇部水平线的夹角的值设置为基础红外愉悦度； 所述工作处理单元配置有工作图像处理策略，所述工作图像处理策略包括获取工作面部图像，从工作面部图像中对工作眼部区域、工作眉部区域和工作唇部区域进行提取；将工作眼部区域、工作眉部区域和工作唇部区域的总面积分别与基础眼部区域、基础眉部区域和基础唇部区域的总面积进行比对，当工作眼部区域、工作眉部区域和工作唇部区域的总面积小于等于基础眼部区域、基础眉部区域和基础唇部区域的总面积的第一比例时，将员工标记为离开工作岗位； 当工作眼部区域、工作眉部区域和工作唇部区域的总面积大于基础眼部区域、基础眉部区域和基础唇部区域的总面积的第一比例时，将员工标记为工作状态； 当员工处于工作状态，对工作眼部区域、工作眉部区域和工作唇部区域进行灰度化处理，将灰度图像转换为二值图像，将灰度值小于等于第一阈值的像素点设置为0，将灰度值大于第一阈值的像素点设置为255；得到工作眼部二值化图像、工作眉部二值化图像和工作唇部二值化图像； 所述工作处理单元还配置有工作眼部区域分析策略，所述工作眼部区域分析策略包括获取工作眼部二值化图像，将工作眼部二值化图像中灰度值为255的像素区域设置为第三区域，将工作眼部二值化图像中灰度值为0的像素区域设置为第四区域；获取第三区域和第四区域的面积，将第三区域与第四区域的面积比值设置为工作图像疲劳度； 所述工作处理单元还配置有工作眉部区域分析策略，所述工作眉部区域分析策略包括获取工作眉部二值化图像中灰度值为255的像素区域的区域轮廓，获取区域轮廓的水平长度和垂直长度，设置为工作眉毛水平长度和工作眉毛垂直长度； 所述工作处理单元还配置有工作唇部区域分析策略，所述工作唇部区域分析策略包括获取工作唇部二值化图像中灰度值为255的像素区域的垂直最高点和垂直最低点，将垂直最高点与垂直最低点的高度差设置为工作图像愉悦度； 所述工作处理单元还配置有工作红外处理策略，所述工作红外处理策略包括获取工作热成像数据建立面部工作三维模型，在面部工作三维模型中获取上眼睑最高点和下眼睑最低点，将上眼睑最高点和下眼睑最低点的垂直距离的值设置为工作疲劳距离； 从面部工作三维模型中获取眉毛最左点、眉毛最右点、眉毛最高点和眉毛最低点，将眉毛最左点和眉毛最右点的水平距离的值设置为工作眉毛长度，将眉毛最高点和眉毛最低点的垂直距离的值设置为工作眉毛高度； 从面部工作三维模型中获取唇部最左点、唇部最右点和唇部最低点，将唇部最左点与唇部最低点的连线设置为工作嘴角斜线，将唇部最左点与唇部最右点的连线设置为工作唇部水平线，将工作嘴角斜线与工作唇部水平线的夹角的值设置为工作红外愉悦度。

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